東方宮闕 · 鳳儀 | MJ出图Seedream5Pro优化提示词分享 使用Akool AI视频聚合平台 @AkoolInc 概念分镜設計 #Midjourney# MJ8.2 分镜細節優化 #Seedream# Seedream5Pro 影片生成 #Seedance# Seedance2.5 Film by @KishenArt ------------------------- --提示词分界线-- Reimagined, futuristic Oriental Heavenly Palace, cinematic‑world architecture, volumetric fog, floating dreams, grain, atmospheric perspective, surreal materials, futuristic Oriental mythology, ARRI Alexa 65 cinematography, 35mm film grain, shallow depth of field, cinematic masterpiece, epic Oriental sci‑fi fantasy, 8K ultra‑detailed #AIart️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️# #AIphotograper# #AI寫真# #AI創作# #东方美学# #巨构美学#

Onto Innovation最近入股 Rigaku Holdings 27% 股权，这是一次非常明确的战略转向：从“表面检测”走向“3D结构检测”，本质是在卡位先进封装时代的工艺控制入口。 Onto的业务核心是半导体制造中的process control，也就是检测（inspection）、计量（metrology）、封装光刻和软件系统。它决定良率，和klac一样，是典型的“复杂性收费者”。随着工艺从2D走向3D，这类公司的重要性正在系统性提升。 过去，检测主要依赖光学和电子束，解决的是“看得见”的问题。但在HBM、CoWoS、chiplet和混合键合等结构下，缺陷越来越隐藏在内部，传统方法开始失效。X-ray成为必需工具，这正是Onto入股Rigaku的核心逻辑——补齐内部检测能力，从而覆盖“表面+内部”的完整检测链条。 从市场结构看，Onto未来真正的机会不在大盘，而在结构性细分。 先进封装检测的增速高于行业平均，而涉及3D结构（如X-ray、混合键合检测）的细分领域可能更高。公司当前业务重心已经明显向先进封装倾斜，这使其增长弹性显著高于行业平均。 竞争格局上，行业由 KLA Corporation 主导，市占率超过一半，是标准制定者；Applied Materials 和 ASML 等大型设备商具备跨界能力，可以通过整线方案压制单点供应商；而Camtek、Nova等公司则在细分领域与Onto直接竞争。Onto本身处于中间位置：产品线不够全面，但在先进封装环节具备一定深度。 其优势在于提前卡位先进封装，产品结构向高增长区域集中，同时具备一定技术门槛和盈利能力；但劣势也很清晰，包括客户绑定较弱、系统能力不完整，以及在部分高端检测能力上仍落后于龙头。整体来看，护城河处于中等水平，尚未形成不可替代性。 决定公司未来地位的关键变量是混合键合。 随着互连从bump走向直接键合，对overlay精度和界面缺陷控制的要求大幅提升，检测和计量的重要性显著上升。Onto在overlay和先进封装检测上已有基础，并通过X-ray补齐能力，因此可以覆盖混合键合检测链的大部分环节。该技术有望在未来3–5年持续推动其相关业务高于行业增速。 Onto的投资逻辑并不完全跟随半导体周期，而在于是否能够从先进封装中的“参与者”，升级为3D结构检测中的“关键节点”。混合键合决定其能否获得稳定超额增长。如果能够在X-ray和3D检测上建立能力闭环，其护城河有望明显加宽；反之，则仍将处于被KLA压制、被大厂边缘化的中间位置。 本质上，这家公司正在从一个设备供应商，向“复杂性控制入口”转型。能否完成这一转型，决定了它未来5年的上限。 免责声明：本人持有文章提及股票，观点十分主观，非投资建议dyor

早安！10/7 外電綜合整理 - 3189景碩: 亞系升目標 亞系券商將3Q-4Q26E 毛利率預估上調至 33.2-35.1%（～原為 28.9-30.3%），反映產品組合改善，包括 CPU 載板貢獻提高。其中高階晶片組載板的毛利率可能約為 50%，有助於推動整體毛利率擴張；也預估3Q的ABF/ BT都會各漲10%。上修26-28年EPS至$14.8/$43.8/$77.8，以36xPE評價，同步升目標。 - AI電源：美系降台達電目標，升光寶科目標 美系大行最新預估2308台達電26-28年的EPS為$39.8/$64.8/$100.8，以明後年平均EPS的30xPE評價。預估4Q營收雙位數季增，但毛利率可能因擴廠及匯率因素小幅下滑。 預估2301光寶科已開始與超大規模雲端業者合作，切入 ASIC 與 Nvidia GPU 伺服器。且一直都有光電業務，約占 2026 年總營收的 10–20%，產品同時應用於可見光與不可見光。最新預估26-28年EPS為$11.1/$15.9/$21，以明後年平均EPS的17xPE評價，同步升目標。 - 2360致茂: 美系重申正向 總結3Q營收大幅優於美系大行預期。券商歸因於由半導體與光子業務所帶動，尤其是 SLT、metrology、光收發器／CPO 測試等業務好表現。預期於2026 年底／2027 年初開始小量出貨 新產品FT handlers與 ovens，重申正向。 - 2345智邦: 美系重申正向 總結3Q營收符合美系大行預估，且觀察從8 月開始採用的 DRAM、PCB 等寄售安排（consignment arrangement），對毛利率接下來表現有正向助益。預期 4Q26 營收將持續季增；明年潛在的新客戶與新產品將進一步強化成長動能。重申正向。 - 3665貿聯: 美系重申正向 總結3Q營收符合美系大行預期，展望 2H26，預期 HPC仍將是主要成長動能，在電源互聯跟資料互聯皆有斬獲。也積極佈局光互連領域，重申正向。 - 2059川湖: 美系重申正向 美系大行表示9月營收低於8月因部分專案的動能放緩，這些專案已進入其產品週期的後段。儘管3Q營收低於券商預期，但高於市場共識。券商對於明年仍深具信心。8月稅前淨利達成3Q預估數的30%，重申正向。 - 6515穎崴：美系重申正向 總結3Q營收仍優於美系大行預期。9月營收下滑主要是因為探針卡營收減少，由於主要專案出貨已暫時告一段落；預期 4Q26E 探針卡的營收貢獻仍將偏低。但AI GPU 與 ASIC socket 持續放量，毛利率有望逐步回升。重申正向。 - 2049上銀：美系重申正向 總結3Q營收符合美系大行預期。券商認為3Q毛利率也會進一步擴張。產業處在上行階段，重申正向。 #每日外電#

下班了，终于有时间认真给大家分析一下英伟达最新的财报了。 先说英伟达。Q2营收962亿美元，同比+106%；数据中心收入890亿美元，同比+117%，下一季度又直接给出1080亿美元营收指引。更重要的是，Vera Rubin已经进入全面量产，CoreWeave、Google Cloud、微软、Oracle等客户都已经开始运行Rubin机架。甚至Spectrum-6已经同时往可插拔光模块和CPO方向推进。 上面这段话看起来很复杂，大家真正要理解的核心逻辑只有一个，就是AI基础设施的复杂度还在继续往上走。为什么这么说？ 因为Rubin卖得越多，背后绝对不只是英伟达多卖几颗GPU。需要的是更先进的逻辑制程、更大的HBM、更高层数的DRAM堆叠、更复杂的TSV、更先进的封装、更密集的互连，最后甚至开始走向CPO和silicon photonics。 OK，接下来正文开始！ 上面说了很多，这些牛逼的东西在真正量产之前，都有一个必须要做的事，就是先买设备。那么，向谁买呢？没错，就是我们这篇文章真正的主角 $AMAT 很多人一提AMAT，就把它理解成一只HBM/DRAM设备股，其实完全不是。AMAT最新一个季度半导体设备收入70.4亿美元，其中Foundry/Logic/Other占整整67%，DRAM只有26%，Flash只有7%。换句话说，它最大的基本盘本来就是先进逻辑，而不是单押存储。 AI继续往前走，AMAT几乎每一条线都能吃到。 2nm/GAA继续推进，需要更多沉积、刻蚀、材料工程； DRAM/HBM继续扩产，需要Epi、TSV、CMP、沉积和检测； HBM从12层、16层继续往更高堆叠走，制造和良率难度继续提高； chiplet和先进封装越来越复杂，CMP、铜电镀、eBeam metrology和defect inspection需求全部增加； 再往后走到CPO和silicon photonics，本质上又是在增加新的材料、封装和制造步骤。 看明白了吗？amat甚至不需要赌哪一家AI芯片公司最终赢。 英伟达赢，要买设备。ASIC起来了，Google、Meta、Amazon自己造芯片，还是要买设备。HBM继续爆发，海力士、美光、三星扩产，要买设备。先进封装继续升级，还是要买设备。 今天的先进封装本来就还大量使用micro-bump + thermocompression bonding，AMAT自己最新的技术说明也明确说，现在主流仍然是TC bonding，之后才逐步向hybrid bonding迁移。也就是说，即便hybrid bonding的大规模放量往后推，被推迟的只是某一个设备CapEx爆发点，不是HBM需求消失，更不是先进封装设备不需要了。 实际上，AMAT现在已经同时在吃micro-bump、TSV、高层HBM以及未来hybrid bonding的设备需求。公司今年刚推出一整套针对DRAM和先进封装的新设备，包括Epi、CMP、铜电镀、PECVD和eBeam检测，覆盖从今天的micro-bump一直到未来hybrid bonding。 talk is cheap, 我们直接来看数据，最新季度AMAT营收91.2亿美元，同比+25%，创历史新高；下一季度直接指引102.5亿美元，明显高于当时华尔街约95.4亿美元的预期。更重要的是，公司把2026年advanced packaging收入增长预期从之前的50%以上提高到了70%以上，客户给出的需求visibility甚至已经开始看到2030年。 好了说到这里，我能想到很多人会拿 $AMAT 股价下跌说事，但我可以很负责任的说，真正研究了整条产业链以后，我确信，这段时间amat的走弱本质上更多是在消化前期过高预期、与LRCX/KLAC/ASML之间的相对增长比较，以及部分先进封装技术节点放量时间变化。财报出来以后股价跌，甚至也是因为市场觉得“很好，但还不够炸”，而不是基本面转坏。 只要 AI 继续推动先进逻辑、HBM、先进封装和光互连的资本开支，AMAT 仍然是卖铲子的。市场现在争论的更多是这把铲子未来几年能卖多快，而不是还有没有人需要铲子。

先进制程的瓶颈，你以为只有光刻机吗？ 其实还有Photomask（光罩 / 掩膜版）。 如果说光刻机是印刷机，那么Photomask就是印刷模板 / 底片，wafer（晶圆）就是被印内容上去的纸。 AI带来的半导体复杂度增长，会直接传导到Photomask，甚至被进一步放大。 过去行业是wafer使用量 +10%，mask需求 +10%。 AI时代可能正变成：wafer +10%，mask value +20%~40%。 因为增长的不只是mask数量，还包括： mask层数 EUV层数 multi-patterning复杂度 advanced packaging mask RDL / interposer / HBM相关mask inspection复杂度 repair难度 mask write时间 Photomask本质上已经不再只是“玻璃板”，而越来越像半导体工业里的“母版”。 mask面积远大于芯片，但精度要求反而更高。这点和euv镜头有点像：在A4纸大小区域上绘制整个城市地图，同时误差不能超过几纳米。 一套高端mask如果存在缺陷，后面可能是几万片wafer同时报废。 因此行业的核心，是缺陷控制能力。目前高端mask已经进入纳米级光学工程阶段。EUV mask、3nm/2nm logic mask、HBM相关mask、Advanced Packaging mask，都远超传统DUV时代。 于是高端Photomask天然是低throughput、慢扩产、重工艺积累行业。 相比传统DUV mask是透射式，光直接穿过去；EUV mask则是多层反射镜结构，内部包含Mo/Si multilayer、absorber、pellicle和超低缺陷blank。mask defect会被无限复制，因此phase defect、CD误差、overlay误差、multilayer defect都会极其致命。于是mask inspection的重要性开始接近光刻机本身，工艺技术门槛都变得极高。 除了芯片制造需要mask，还有Advanced Packaging Mask：先进封装本质上也是光刻工业。 CoWoS、Fan-Out、RDL、Interposer、EMIB、Hybrid Bonding，本质都依赖Photomask。因为先进封装已经不再只是“把芯片焊起来”，而是在package内部重新构建超高密度微型互连系统，负责数据传输、电源分配、时钟同步和高频信号完整性。 AI需求带来的，不只是封装数量增长，而是每个Package内部复杂度的爆炸。过去1~2层RDL，现在5层、8层、10层以上。每增加一层RDL，通常就意味着新增对应mask流程。于是Photomask需求开始从“跟随wafer数量增长”，变成“跟随系统复杂度增长”。 先进封装可能是未来几年增长最快的Photomask子方向之一。因为AI package正在逐渐变成“微型主板”。大量原本属于PCB和系统板级的功能，正在向Package内部迁移：HBM互连、高频SerDes、Power Delivery、Chiplet Fabric。于是先进封装越来越像“后道版晶圆厂”。 这也是CoWoS、EMIB、Foveros、SoIC、Hybrid Bonding越来越重资产、越来越难扩产的根本原因。它们已经不再是传统封装，而是系统级硅互连制造。 而随着光刻机越贵、越稀缺，每一次曝光就越昂贵。于是晶圆厂会更加重视： 高质量mask inspection repair pellicle overlay metrology 与此同时，EUV紧缺还会推动multi-patterning。原本1层EUV，可能被迫变成多次Immersion DUV曝光、SADP、SAQP，结果反而增加了Mask数量。因此EUV scarcity并不一定压制Photomask行业，很多时候反而提升高端DUV mask需求。尤其HBM、CoWoS、Advanced Packaging、RDL、Substrate这些大量使用Immersion DUV与Packaging Lithography的环节。 这也是为什么高端Photomask行业越来越像HBM、CoWoS和EUV生态。真正限制行业扩产的，已经不只是CapEx，而是： defect reduction yield learning inspection能力 process tuning customer database 长周期验证 工艺积累 很多部分已经开始像“工业化手工艺”。 其在整个半导体生态中的议价能力，将会越来越强。而市场，很可能还没有充分意识到这一点。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

过去半年行业的一个显著变化就是，先进封装第一次开始从配套，变成核心。 HBM、CoWoS、ABF载板、高速互连、供电与先进封装能力越来越成为供应链的卡点。 因为AI芯片正在快速变化。Die越来越大，HBM越来越多，Chiplet越来越多，功耗越来越高，热密度越来越高。于是，每颗芯片的封装复杂度开始非线性上升。先进封装已经不再只是“封芯片”，而是高速互连、热管理、Power Delivery、HBM连接、大尺寸封装良率、多Die协同。制程越先进，这个趋势越明显。 先进制程越来越贵，Reticle limit越来越明显，单一超大Die越来越难。于是行业开始全面转向Chiplet、2.5D、3D Stacking、Heterogeneous Integration、Hybrid Bonding。本质上，就是在制程遇到物理瓶颈的时候，用封装继续推进性能增长。 因此，先进封装已经越来越像“后道晶圆厂”。因为RDL、TSV、micro-bump、interposer、wafer-level processing、Hybrid Bonding都需要曝光、显影、图形化。于是，尽管常不需要EUV，但先进封装开始成为DUV的新需求来源，尤其是KrF与ArFi。 因为封装追求的不是晶体管密度，而是高密度互连。即使最先进封装，feature size通常仍然是μm级，远大于逻辑前道。所以EUV成本太高，吞吐量不划算，厚胶适配性不好。行业更倾向继续榨干DUV。 目前先进封装主要使用i-line、KrF、ArFi。i-line主要用于较粗RDL与传统WLP。KrF已经成为CoWoS、HBM、advanced fan-out、interposer的重要主力。ArFi则开始进入HBM4/5、CPO、超高密度RDL与下一代3D封装。随着RDL pitch继续缩小，ArFi重要性正在快速上升。 另一方面，因为传统micro-bump开始成为带宽、热、功耗、Pitch的瓶颈。于是，Hybrid Bonding铜-铜直接键合开始崛起。而Hybrid Bonding对overlay、平坦度、图形化精度要求极高。这会进一步推高DUV、CMP、Bonding、X-ray inspection、Metrology的重要性。 整个先进封装产业链也开始全面升级。先进封装已经不只是“封装设备”，而是完整的后道制造体系。除了光刻，还需要电镀、Bonding、CMP、蚀刻、检测、Underfill、高功耗测试。 例如RDL、TSV、micro-bump大量依赖铜电镀，于是Applied Materials、ASMPT、Besi的重要性持续上升。而HBM堆叠内部缺陷，已经无法依赖传统光学检测。于是X-ray、3D Inspection、Overlay Metrology重要性快速提升。 由于先进封装如此复杂，因此带来了ASP提升、利润率提升、客户绑定增强、技术壁垒提升。这也是为什么，AI时代的OSAT行业开始重新被定价。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

随着AI芯片功率越来越高，GPU、AI ASIC、HBM逻辑层、交换芯片开始需要超高电流、超高功率密度、超高速动态负载。 IR Drop、电迁移、热密度、高频噪声、金属层拥堵、电源完整性问题开始明显恶化。 因此，行业开始推进Vertical Power Delivery（VPD）与Backside Power Delivery Network（BSPDN）。 就是把过去需要在芯片正面金属层长距离绕行的电流，搬到背后垂直送电。 这样可以缩短供电路径、降低压降和功耗、释放更多信号层空间、提升高频稳定性、支持更大的Die和更高电流。 行业龙头已经全面推进。Intel 推出PowerVia，TSMC 推进Super Power Rail，Samsung Electronics 推进BSPDN。 VPD不是单一技术，而是一整套制造升级。背后需要晶圆减薄、TSV、铜填孔、背面金属化、Hybrid Bonding、Backside CMP、Overlay、X-ray检测、电源完整性EDA、高电流封装。很多过去非核心的步骤，正在变成AI时代的新瓶颈。 尤其是晶圆减薄、背面金属化、Overlay、X-ray计量、Power Integrity、高电流封装。这些方向未来可能出现类似CoWoS、HBM的产业重估。 VPD核心难点包括：超薄晶圆带来的翘曲、热变形与开裂；TSV与背面互连的高缺陷风险；供电与散热的耦合问题；Overlay与X-ray检测难度提升；以及Transformer workload带来的Power Integrity问题。 产业链上，第一层受益是先进逻辑Foundry，包括 Intel、TSMC、Samsung Electronics。 第二层受益是CMP、Bonding、Metrology、TSV设备，包括 Applied Materials、Lam Research、KLA Corporation、Onto Innovation。 第三层受益是Chiplet、HBM、CoWoS、Hybrid Bonding、高电流先进封装，包括 Amkor Technology、ASE Technology。 第四层受益是IVR、高频VRM、超低延迟供电，包括 Monolithic Power Systems、Infineon Technologies、Texas Instruments。 半导体行业正在从“逻辑密度竞争”转向“能量密度竞争”。未来先进芯片竞争的核心，不光是计算存储和通信，还有电力管理。免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

半导体封装的“隐形中枢”：inline检测与OSAT的再定价 半导体产业正在经历一次重心转移：性能提升不再只依赖晶体管缩小，而是越来越依赖封装。2.5D、3D、HBM、chiplet，本质上都在把“系统能力”搬到封装环节。这也直接抬高了OSAT（外包封装与测试）的战略地位。 封装重要性的提升，带来了inline检测的快速增长。 OSAT（Outsourced Semiconductor Assembly and Test）负责两件事： 把裸die封装成可用芯片（封装） 验证芯片是否可用（测试） 过去这是一个低技术、低毛利的环节。但在AI时代，情况变了： 多die集成（chiplet） HBM堆叠 nm级对准要求（hybrid bonding） 封装正在变成： 性能瓶颈 + 良率瓶颈 + 成本瓶颈 inline是一种生产方式：所有工序连续完成，并在生产过程中实时检测与反馈（闭环） 对应另外一个环节是offline：做完再测（开环） 先进封装中的inline检测主要分三类： 1）光学检测（主力） bump高度 overlay（对准） 表面缺陷 特点：速度快，可全量inline。 2）X-ray检测 焊点空洞 TSV缺陷 内部结构问题 特点：能看内部，但速度慢，多用于抽检。 3）电性测试 功能验证 性能分档 更接近最终测试，不属于核心inline控制体系。 inline检测的目标不是“最精确”，而是在不降低产线效率的前提下，实现足够精确的实时反馈 核心矛盾：精度 ↑ → 速度 ↓；速度 ↑ → 精度 ↓ 先进设备的价值，就是在这个矛盾中找到最优解。 inline检测的壁垒来自多维叠加： 1）物理极限 nm级对准 μm级结构 工业环境下接近科研精度 2）速度 vs 精度的工程平衡 高throughput + 高精度同时实现 3）算法与数据 缺陷识别、pattern分析 强依赖历史数据与持续训练 4）工艺耦合 测量 → 调整工艺 → 再测 形成闭环系统 5）客户验证 TSMC / Samsung Electronics / Intel 验证周期长（1–3年） 一旦导入，很难替换 所以门槛极高。inline设备不是工具，而是嵌入客户制造系统的一部分。因此这个市场高度集中： 系统级控制 KLA Corporation Applied Materials → 控制数据与闭环 关键测量节点（alpha来源） Camtek Ltd. Onto Innovation Nova Ltd. → 控制关键测量维度 三家核心玩家对比（Onto / Nova / Camtek） 这三家公司虽然同在inline赛道，但本质上卡的是不同位置。 一句话结论 Onto = 广度（平台） Nova = 深度（前道工艺） Camtek = 弹性（先进封装/HBM） 1️⃣ Onto Innovation 定位： 前道 + 封装双覆盖 optical metrology + inspection + litho 优势： 产品线最广 客户最分散 抗周期能力强 劣势： 单点技术不如Nova深 封装不如Camtek极致 2️⃣ Nova Ltd. 定位：前道metrology核心玩家 优势： 技术深度最强 工艺绑定最深 数据壁垒最强 劣势： 封装参与较少 弹性不如Camtek 3️⃣ Camtek Ltd. 定位： 先进封装（HBM / 3D） 优势： 聚焦3D检测 HBM需求直接驱动 使用频率极高 劣势： 产品线较窄 对周期敏感 竞争关系本质 KLA = 控制系统 Onto = 广覆盖 Nova = 深度测量 Camtek = 封装核心检测 这不是单一赢家市场，而是： 每个关键测量维度一个龙头 封装是制造能力，检测是控制能力。区别在于： 封装 → 可扩产、可竞争 检测 → 嵌入流程、难替代 inline检测具备三个核心特征： 高频使用（每一步都测） 强绑定（工艺耦合） 决定良率（直接影响利润） 在这个体系中：谁打通从设备到数据的全节点，掌握“反馈权”，谁就掌握利润分配权。 免责声明：本人持有文中提及的标的，观点必然偏颇，非投资建议dyor

AI正在重构整个半导体产能分配体系 ai爆发之前，半导体行业是一条单行线：先进制程不断升级，成熟制程逐渐淘汰。但AI不只是推动EUV需求暴涨，而更近一步的推动全产业链产能争夺。 AI GPU、HBM、AI ASIC开始疯狂吞噬先进制程产能，因为AI芯片背后的单位经济模型远高于传统消费电子。一片先进GPU wafer，最终可能对应几十万美元级别的AI服务器和长期云租赁现金流。于是foundry天然优先分配给AI GPU、TPU、custom AI ASIC、HBM。 于是整个外溢链条开始形成。第一层是原本依赖先进EUV的一部分产品，开始长期停留在older nodes。最明显的是手机SoC、消费GPU、PC CPU、Networking ASIC、DPU、Switch ASIC。这些产品理论上应该继续往3nm、2nm迁移，但现实是先进wafer越来越贵，EUV slot越来越难抢，AI客户越来越愿意支付更高价格。 很多产品接下来很可能不得不开始延长旧节点寿命，停留在N5/N6/N7，更多依赖ArFi immersion，增加multi-patterning，用chiplet替代纯缩节点。 手机这样的迹象刚刚开始。过去手机换机周期大约18-24个月，现在很多地区已经拉长到36-48个月。旧旗舰仍然足够强，大部分用户感受不到必须升级的必要。于是手机行业进入一个非常特殊的阶段：旧手机还能用，新AI体验又没强到必须换机。接下来我们很可能看到的可能会是，只有真正高端旗舰还在继续抢最先进EUV，中低端Android 要么被淘汰，要么其SoC大量停留在6nm、7nm、8nm、12nm，很多厂商已经开始放弃继续 aggressively 追逐最先进节点。 但手机行业最终还是会重新争夺先进制程，真正的原因不是CPU，而是功耗。手机是电池设备。未来如果本地AI agent、实时视觉理解、长时记忆、always-on AI OS、后台持续推理开始普及，那么TOPS/W、memory bandwidth、SRAM/cache、先进封装会重新变得极度重要，否则发热和续航会变得不可接受。 下一层外溢，是高端DUV。很多人过去认为EUV会逐渐淘汰DUV，但现实完全相反。AI时代实际上正在让ArFi immersion重新战略化。因为即使是EUV时代，大量关键层仍然依赖ArFi immersion、ArF dry、KrF。尤其advanced NAND、DDR5、HBM、Networking ASIC、optical DSP、SerDes、Switch ASIC，本身就高度依赖高端DUV。AI越发展，对memory和IO的需求越高，DUV的重要性反而越强。于是行业开始出现一个关键变化：不是EUV替代DUV，而是EUV + DUV对应的需求一起拉爆。 现在已经能看到很多迹象：ASML DUV订单重新变强，refurbished DUV需求上升，二手scanner价格维持高位，mature fab利用率重新改善。真正危险的是，这种压力还会继续向下传导。当手机、消费GPU、Networking ASIC开始占满高端ArFi之后，汽车、工业、功率、PMIC、MCU、模拟芯片又会继续向更成熟节点退。这其实就是EUV → ArFi → KrF → i-line的逐层外溢。 而且这个过程其实已经发生过一次。2021-2022汽车缺芯，本质上就是高价值消费电子挤占成熟制程产能。AI时代只是把这个过程进一步放大。汽车行业已经学会一件事：最怕的不是芯片不先进，而是没有芯片。于是越来越多车企开始长期锁产能、多供应商、接受旧节点、延长平台寿命。很多汽车芯片未来可能长期停留在28nm、40nm、55nm、90nm，因为对于车规来说，稳定供货远比缩节点重要。 功率半导体则是另一个容易被低估的方向。它并不依赖EUV。功率真正重要的是耐压、电流、热、reliability、缺陷控制、封装，所以大量功率器件长期停留在180nm、130nm、90nm、BCD、HV CMOS、200mm，很多甚至主动不愿意继续缩节点，因为更先进制程反而漏电更高、热更难、成本更高、良率更差。 但AI datacenter本身又在疯狂拉动功率需求。现在AI rack功率已经开始从50kW向100kW、300kW+继续升级。于是HVDC、VRM、PSU、UPS、rack-level power、battery backup都会大量消耗MOSFET、IGBT、SiC、GaN、PMIC。AI一边挤占先进制程，另一边又在疯狂拉动成熟制程。 最终整个行业会越来越像“全层级产能紧张”，而不是单纯“先进制程繁荣”。真正限制行业的，也早已不只是scanner数量，而是整个超复杂制造体系：optics、overlay、metrology、mask、photoresist、substrate、advanced packaging、testing、power、cooling，共同形成的复杂度瓶颈。 AI真正改变的是：半导体行业开始从“晶体管中心”，进入“系统复杂度中心”。EUV不会淘汰DUV。AI时代真正发生的事情，可能恰恰相反：整个半导体产业，会重新意识到，高端DUV、成熟制程、旧scanner、legacy fab，才是支撑全球电子工业的真正底座。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor